В этой подборке вопросы сгруппированы по формату «Поведенческие вопросы», чтобы подготовку можно было вести от базовых тем к практическим задачам. В подборке чаще встречаются темы: qa, testing, frontend.
Ответьте по реальным условиям обсуждения: предлагали ли удалёнку, в каком виде и почему она подошла или нет. По названию работодателя нельзя достоверно судить о политике для конкретной роли.
Постройте короткий рассказ вокруг профессиональной траектории: чем занимаетесь сейчас, какой прошлый опыт важен для роли и какие задачи хотите решать дальше. Не нужно пересказывать всё резюме по строкам.
Если писали API-клиенты, расскажите об одном реальном контракте и ключевых решениях: авторизация, сериализация, timeout, ошибки, retries и тестирование. Не ограничивайтесь названием HTTP-библиотеки.
Ответьте, интересен ли вам Kotlin и для каких задач вы готовы его изучать. Лучше связать готовность с ролью и планом адаптации, а не обещать мгновенную экспертизу.
Назовите реальные сроки по этапам: исследование, проектирование, реализация, проверка и переход. Отдельно укажите календарную длительность и затраченное рабочее время, если работа шла параллельно другим задачам.
Если опыт был, опишите конкретный временный сбой и правила повторов: какие ошибки повторяли, сколько раз, с каким backoff и как предотвращали двойной эффект. Простое «включили retry» недостаточно.
FastAPI принимает задания, Celery выполняет сверку, RabbitMQ доставляет задачи. Полный отказ от ручного аудита нельзя объявлять без подтверждённых требований и измерений качества конкретного проекта.
Объясните конкретное ограничение среды и желаемый следующий шаг: масштаб задач, зона ответственности, техническая глубина или наставничество. Важно отделить отсутствие возможностей от непроговорённых ожиданий.
Опишите ИИ как инструмент с определёнными границами доверия: где он ускоряет работу и как вы проверяете ошибки. Ответственность за архитектуру, безопасность и итоговый код остаётся у разработчика.
Покажите, как вы делали приоритеты явными: оценили обязательства, риски и зависимости, согласовали важное и перенесли остальное. Ответ должен содержать реальные действия и последствия, а не обещание работать бесконечно.
Опишите улучшения через измеряемый pipeline: качество разбиения и метаданных, retrieval, reranking, сбор контекста и проверку ответа. Сначала нужен набор вопросов с эталонными основаниями, иначе улучшение субъективно.
Возьмите реальный случай и покажите последовательность: симптом, измерение, гипотеза, изменение и повторная проверка. Убедительный ответ объясняет причину медленного запроса, а не просто называет добавленный индекс.